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3月2日，习近平总书记在北京考察新冠肺炎防控科研攻关工作时强调，人类同疾病较量最有力的武器就是科学技术，人类战胜大灾大疫离不开科学发展和技术创新。

（来源公众号：中国电力报 ID：zgdlb_CEPN 作者：朱怡张溥）

数字技术在疫情监测分析、防控救治、资源调配等方面具有重要作用，正是战胜疫情的有力“武器”之一。新冠肺炎疫情发生以来，国家电网公司充分发挥大数据技术储备和分析优势，助力疫情防控，助推企业复工复产，为各级政府决策提供有力支撑。

国家电网公司的电力大数据有何特点？能够为疫情防控和复工复产发挥怎样的作用？记者就此专访国网能源研究院能源互联网研究所所长代红才、主任工程师刘林、高级研究员王雪。

电力大数据具备显著资源和技术优势

从2015年开始，国家电网公司陆续发布《国家电网公司大数据应用指导意见》、《国家电网公司关于营销大数据应用工作的指导意见》等，在服务政府、电网生产、经营管理和优质服务等领域进行大数据分析深入研究和应用。

目前，国家电网公司的大数据资源已全面覆盖电力系统发、输、变（配）、用等各个环节，接入智能电表等各类智能终端5.4亿台（套），实时采集4.98亿客户电力数据，数据总量已超过5PB，采集数据日增量超过60TB，具备体量大、类型多、价值高、更新快等典型大数据特点。数据类型包括电网生产运营产生的海量能量数据、控制数据、用户数据、公共数据等，覆盖各类时间尺度。同时，河南、天津、四川等省公司在政府指导下建立“能源大数据中心”，接入电、水、气、热、煤、油等多种能源数据，更加丰富了大数据资源的规模和维度。

●《中国电力报》：拥有如此庞大的数据规模和丰富的数据类型，国家电网公司的大数据资源技术优势和特点体现在哪些方面？

国网能源研究院能源互联网研究所专家：我们认为体现在以下五方面。

一是全面的覆盖领域。国家电网公司的大数据资源可以实现从宏观到微观的全覆盖，包括分地区、分行业、分企业的电力数据挖掘和全面分析；并且在电力数据的基础上，融合热、冷、气等行业数据与周边环境数据，实现多维度数据分析。

二是精细的颗粒度。基于强大的感知能力，可以实现设备级、元件级信息和底层、关键设备状态的精准把控；并基于负荷解耦技术等逐步实现用户家庭内部电器级的数据归集分析，实现精细化数据分析。

三是灵活的时间尺度。电力大数据不仅可以离线采集，也可以实现高频连续更新。基于先进的采集技术和信道能力的提升，根据需要选取适合的数据采集步长和更新周期，实现及时的在线数据分析。

四是准确的数据来源。基于用电信息采集系统等，实现数据的自动抓取，消除了数据壁垒与时间延迟，并通过数据比对等方式进行清洗校核，可以最大程度地减少数据人工报送带来的影响，保障数据分析的真实准确。

五是多维的用户刻画。将电网营销、运行、检修等专业各自的局部表征融合，可以实现对用户的多维立体化标签，再结合用能数据等，为数据分析提供丰富的用户画像。

“两多、两高”提高疫情防控效率和水平

●《中国电力报》：疫情发生以来，国家电网公司针对社区、特殊群体、重点对象的疫情防控需求，开展“两多（多场景诊断、多领域融合）、两高（高频度监护、高风险预警）”的疫情大数据分析。如何理解“两多、两高”分析的含义？对疫情防控有什么实际效果？

国网能源研究院能源互联网研究所专家：“两多、两高”大数据分析高效准确，能够助力基层防疫全面监测，提高防疫效率和水平。

多场景诊断指开发基于大数据的多场景计算模型，对人员流动情况进行精准识别，从而提高基层防控排查效率。如国网天津电力公司采集滨海新区82万余户居民近3000万条日用电量数据，构建居民短暂和长期外出、举家返回等多个场景多套算法模型，精准判断流动总量和小区分布，被纳入社区网格化管理。

多领域融合是指将电力大数据与其他信息结合，对防疫重点人群行为进行精准刻画，帮助社区人员快速识别风险群体。如国网宁波供电公司与宁波大数据中心开展合作，将电力和医保、交通等信息结合，可分析出潜在的外出人群，也可精准定位外出时间和疑似外出地点。

高频度监护主要针对居家隔离人员、独居老人等特殊群体，通过判别其异常用电情况并预警，辅助社区人员及时进行风险排查。如国网杭州供电公司研发了“服务特殊群体”算法，每15分钟开展一次“用电体检”，判断特殊群体是否存在异常，并在1分钟内将预警推送给社区和医疗人员。

高风险预警主要针对宾馆、酒店等疫情防控重点场所，同样通过用电数据判断其潜在的高风险行为并预警，有效切断疫情蔓延渠道。如国网温州瑞安市供电公司通过核查宾馆、酒店等场所同期用电大数据，分析其是否在使用中央空调等设备，一周内就指导35家酒店实行关闭中央空调等防疫措施。

原标题：独家访谈丨国家电网：以电力大数据精准服务疫情防控和复工复产

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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